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Deux questions se posent : d’une part celle de la définition de l’objet d’étude et d’autre part, celle d’une description qualitative et quantitative pour aller vers une « objectivisation » de cet objet. En outre, les changements de point de vue sur l’objet et les catégories induisent la recherche de nouvelles méthodes pour les aborder.

Définition et catégories morphométriques vues du sol

On peut affirmer que l’objet ravine possède une définition universelle du point de vue de sa morphologie. La ravine est prise au sens d’un objet possédant une forme de profil transversal en « V » et composé d’une ligne de crête étroite, de versants abrupts et d’un lit principal dont le fond est le talweg. Toutefois, dans la littérature on trouve sous le même nom des objets de tailles différentes. Le terme ravine peut désigner des unités allant de 0,5 mètre de large et de profondeur à presqu’une centaine de mètres ; les longueurs se différenciant de un à plusieurs ordres de grandeur. Or le fonctionnement des ravines varient a priori selon leur taille. Il apparaît alors nécessaire d’établir une typologie des traces d’érosion linéaire en utilisant toute la gamme de vocabulaire existante : ravine, ravineau, rigole, griffure. De plus, le même terme ravine est utilisé pour qualifier l’érosion en terrain cultivé et celle dans des terrains non agricoles. L’ambiguïté semble la même avec l’anglais (gully).

Catégories radiométriques et morphologiques vues du ciel

Les moyens contemporains d’observation de la terre (des satellites aux drones) nous amènent à une question peu traitée : comment détecte-t-on ces réseaux de ravines vues du ciel, c’est à dire par la télédétection ? Deux principaux types de documents spatiaux peuvent être exploités : les images et les modèles numériques de terrain (MNT). Sur les images, les ravines peuvent se repérer par une variabilité radiométrique. Sur MNT, qui est une représentation numérique du relief, elles se distinguent par variabilité du relief (Depreater et Moniod, 1991 [1]). A partir de ce dernier, on obtient un réseau homogène mais qui pose directement la question des catégories car elle demande de fixer la localisation de la tête de ravine. Or cela correspond à localiser le passage entre versant et talweg, qui en réalité n’est pas aisé à déterminer. De plus, l’effet de la résolution sur la détection des réseaux est notoire. Les objets détectés ne sont pas les mêmes avec la variation de la résolution, et la vision ainsi obtenue est différente (plus la résolution est haute plus le niveau de finesse des éléments détectés est élevé).

Ravines et réseaux comme objet fractal

Les éléments de définition donnés précédemment correspondent à une vision géométrique classique de l’objet d’étude. La caractérisation de la complexité des réseaux par le calcul d’indices, tels les indices hortoniens classiques (basés sur la classification de Horton-Strahler ; Chorley, 1971 [2]), appliqués ici aux talwegs, fait apparaître une nouvelle catégorie d’objet, l’objet fractal. En effet, alors que la densité des lignes de talweg (ou « densité de drainage ») croit avec la finesse d’observation, et donc avec le nombre et la longueur totale des tronçons repérés, les rapports de confluence montrent une évolution relativement constante avec les changements de résolution des documents spatiaux. Ceci peut s’expliquer par le fait que les objets-réseaux ont une forme originale et qui semble se répéter à toutes les échelles. Ce caractère d’autosimilarité justifie une approche par la géométrie fractale, dans laquelle la dimension de l’objet est non-entière contrairement à la dimension topologique plus connue (Mandelbrot, 1975 [3]).

La dimension fractale du réseau extrait permet d’une part quantifier le degré de complexité et de fragmentation d’un objet naturel et d’autre part quantifier l’évolution de la forme d’une grandeur avec l’échelle d’observation (Moussa et Bocquillon, 1993 [4]). Elle peut être calculée soit à partir de méthode directe telle que celle par comptage de boîtes soit à partir de la transposition des rapports de Horton dans le domaine fractal. Cependant, cette dernière méthode n’est pas à privilégier car si ces rapports doivent en théorie être valables quelle que soit la résolution, on observe des variations dans la réalité (Rodriguez-Iturbe et Rinaldo, 1997 [5]).

Notons que l’objet fractal peut être construit par itération successive avec un tirage au hasard : il appartient donc à une catégorie originale sur laquelle doit être concentré l’effort d’analyse.

Pour conclure, cette réflexion tente d’aborder la question suivante : lorsque l’on change de point de vue, quelles méthodes peut-on utiliser pour retrouver les mêmes catégories ? Ceci fait apparaître l’importance des relations entre les différents objets et catégories.

Elle est de plus susceptible d’offrir de nouveaux horizons à la définition des paysages de badlands et à leur intérêt en recherche fondamentale ou appliquée.